НЕЙРОСЕТЕВОЙ АНАЛИЗ ФОРЕКС

СОДЕРЖАНИЕ:


Нейросетевой советник

Как считают оптимисты, нейросетевые советники — это будущее трейдинга. Крупные таймфреймы показывают ярко-выраженные трендовые участки. Цена не движется хаотично, так как график не подходит близко к прямой.

На рынке «Форекс» по-прежнему существуют свои алгоритмы. Как раз нейронные сети и смогут позволить еще ближе подойти к их пониманию.

Стоит ли скачать нейросетевого робота?

В идеале нейросетевой советник должен проходить полностью все стадии торгового процесса самостоятельно, совершенно без человеческого участия. Обычные роботы периодически подлежат оптимизации, нужно грамотно все настроить для прибыльного результата. Соединение достоинства автоматической торговли (соблюсти правила стратегии, холодный расчет) и обучаемости (этого лишены стандартные торговые программы Forex) позволит использование нейросетевых систем.

Несмотря на разнообразие роботов для электронного валютного рынка, все равно есть искушение делегировать компьютеру даже эту роль. Автоматический советник для «Форекс» на основе нейронной сети может сделать реальным такой вариант.

Как действует нейросетевой робот?

Нейросетевая торговая система на «Форекс» должна проводить точную классификацию событий, основываясь на входящих данных. Обычные советники критерий для выполнения такого подхода оставляют неизменным. В результате, при смене тенденции он продолжает торговать по старым правилам и успешно сливает весь Ваш счет на рынке Forex. Робот, основанный на нейронной сети, должен распознавать обновление курсов автоматически и меняет правила торговли без участия трейдера.

В настоящее время эффективность нейросетевых автоматических торговых систем применима для результатов технического анализа. С их помощью хорошо можно наладить индикаторные стратегии. Не стоит ожидать серьезных изменений в решении этого вопроса до момента создания реального искусственного интеллекта.

Base — true пишем файл с базой векторов, false торгуем с классификацией. Обязательно сначала нужно протестировать эксперта с Base = true, и только потом тестировать с Base = false.
buy_threshold = 0.6 порог на все Buy позиции. Если вероятность покупки выше этого порога, то эксперт покупает. Этот параметр относится к тестированию с Base = false.
sell_threshold = 0.6 аналогично параметру buy_threshold.
inverse_position_open_? = true — Если вероятность сделки на покупку очень мала то значит вероятность продажи очень велика. Этот параметр позволяет открывать сделки когда возникают такие ситуации.
invers_buy_threshold=0.3 порог, когда вероятность прибыльной Buy позиции меньше то входим на Sell
invers_sell_threshold=0.3 аналогично invers_buy_threshold.

График тестирования без применения метода k-ближайших соседей

График тестирования с применения метода k-ближайших соседей

Нейросеть на Форекс: Применение и проблемы

Как применяется нейронная сеть в торговле на Форекс. Суть и принципы нейронной торговле на биржах, перспективы машинного обучения.

  • Aa
  • Aa
  • Aa

Искусственная нейронная сеть представляет собой математическую модель, воплощенную в виде компьютерной программы и имитирующую работу центральной нервной системы живых организмов.

Что такое Нейронная сеть и как она работает в торговле на биржах

Понятие «Нейронная сеть» (НС) появилось в ходе изучения процессов, идущих в головном мозге, и попыток их воспроизведения. В настоящее время разработано множество алгоритмов, которые нашли применение во многих областях, где требуется анализ, распознавание и прогнозирование, включая нейросеть для торговли на бирже.

Нейронные сети в торговле на биржах – это системы анализа данных, которые, в отличие от обычных программ, работают не сугубо в рамках прописанного набора действий, а самообучаются в процессе работы благодаря возможностям машинного обучения и тестирования различных исходов и ситуаций на основе прошлых событий. В ходе обучения НС выявляет сложные взаимосвязи, которые непросто рассмотреть в обычных обстоятельствах.

Современные торговые советники и роботы опираются только на один алгоритм и не способны самообучаться. Поэтому при смене рыночной ситуации приходится останавливать работу советника или перенастраивать его алгоритм. Даже в процессе работы советника, он может выдавать много ложных сделок, так как рыночная ситуация может не соответствовать его заданному алгоритму.

Нейросети на Форекс позволят избежать подобных ситуаций. Вернее, предполагается, что позволят. На данный момент сделаны лишь первые шаги в этом направлении. О создании полноценной аналитической системы, которая могла бы самостоятельно переключаться и определять рыночные состояния, а также принимать решения исходя из этого, говорить пока что не приходится.

Что такое нейросети на Форекс

В последние время трейдерское сообщество все чаще обсуждает машинное обучение и нейросети на Форекс и бирже. Эта тема не совсем нова: в докризисные годы были популярны торговые программы на базе НС NeuroSolutions и NeuroShell. Сейчас, после внедрения Google и Microsoft этой технологии в свои переводчики и голосовой поиск, продвинутые трейдеры снова обратили на нее внимание.

Нейросеть простыми словами – это система, имитирующая работу головного мозга, способная к обучаться и приспосабливаться к меняющимся условиям, а также прогнозировать ситуации. Применительно к торговле на финансовых рынках это означает, что для анализа можно использовать не только котировки, как в случае торговых роботов, но и любые другие данные, которые пользователь сочтет нужными. Кроме того, всю исходную информацию можно комбинировать в любых пропорциях.

Однако нейросети на Форекс все еще недоступны для широких масс трейдеров. Поэтому большинству приходится пока что изучать их работу в теории.

Главной трудностью применения искусственных нейросетей является процесс их обучения. Другим препятствием становится высокая стоимость нейропакетов и в особенности специального оборудования для них – нейрокомпьютеров.

Посмотрите короткое видео о использовании нейросетей в торговле на биржах:

Некоторые американские компании как LBS Capital Management Inc. покупают небольшие нейропакеты и нейрокомпьютеры до $50000 и улучшают свои торговые показатели на американских фондовых индексах S&P 500 или Nasdaq 100 .

Схема работы нейронной сети:

Задачи для нейросети

Выборка статистики в качестве обучающего элемента имеет для НС решающее значение. Состав данных может быть очень широким, однако встает вопрос отсеивания ненужной информации. Справиться с фильтрацией входных данных для нейронного советника можно, используя несколько способов.

  • Большинство нейропакетов включают опцию определения чувствительности к входной информации. Эта функция позволяет загружать все имеющиеся данные без сортировки, после чего сеть сама покажет, какие данные более приоритетны. Ввиду непрогнозируемости времени обучения НС этот способ далек от оптимального, однако является самым простым.
  • Данные проверяются на противоречивость: большое количество взаимоисключающей информации способно полностью блокировать возможность получения сколько-нибудь точного рыночного прогноза.
  • Возможно использование нейросетевых программных инструментов, работающих по технологии Data Maining. В основе такого метода обработки информации лежит классификация данных различными способами, включая нечеткую логику.
  • Применяются методы корреляционного и кластерного анализа, а также исследование временных рядов, которые дают возможность группировки введенных данных. Также они выявляют отношение числовых показателей друг к другу и их цикличность применительно к отдельным элементам и к группам цифр.

Почему нейронные сети не применяются активно в трейдинге?

Существует несколько довольно простых и нетривиальных объяснений отсутствию популярности таких технологий в современном трейдинге среди широкой массы частных инвесторов. Связано это как с дороговизной подобных пакетов, так и с необходимостью последующего обучения сети.

То есть готовых решений нет. Вам придется все равно заниматься настройками и подготовкой подобных алгоритмов вручную. Кстати для этого потребуются знания в той области, в которой будут применяться нейросети. А ведь многие трейдеры хотят получить в свои руки готовый инструмент, который не требует никаких доработок и, главное, усилий.

В самой популярной торговой платформе для рынка Форекс – MetaTrader пока что нет возможности подключения модулей для нейросетей, хотя попытки уже предпринимались и уже написаны некоторые готовые библиотеки. Сейчас есть возможность подключения программ машинного обучения у платформы Wealth Lab, но программирование данных модулей – задача очень сложная и на данный момент не реализованная.

Еще одна причина связана с тем, что нейросети в целом пока что не пользуются высоким спросом и в других областях.

В каких сферах успешно применяются нейронные сети

Наверняка среди читателей довольно много скептиков в отношении применения подобных технологий в трейдинге, да и в любой другой сфере. Поэтому сейчас мы расскажем о том, где нейронные сети уже применяются, причем довольно успешно.

В Великобритании ученые внедрили такую технологию в медицину для оценки рисков сердечно-сосудистых заболеваний. Причем алгоритмы прошли «обучение» на данных от более чем 300 000 пациентов. В результате, искусственный интеллект оказался даже эффективнее, чем человек.

Используются такие сети и в сфере финансов. В частности, в Японии одна из страховых компаний внедрила специальный алгоритм, который будет изучать медицинские сертификаты и историю болезней, а также перенесенных операций для расчета условий страхования клиентов.

Нейросети успешно применяются сегодня в поисковых алгоритмах Яндекс и Google. Помимо этого, они используются, к примеру, в Amazon. В известнейшей интернет-сети продаж благодаря автоматизации механизма рекомендаций осуществляется 35% продаж.

В будущем ожидается, что такие алгоритмы смогут использоваться и для работы так называемых чат ботов и смогут заменить сотрудников Call-центров.

Применяются нейронные сети и на транспорте. В частности, речь идет о беспилотных автомобилях и других разработках в этой отрасли, которые ведутся известными компаниями Google, Yandex, Uber.

Наконец, внедрение искусственного интеллекта наблюдается также в промышленном производстве и сельском хозяйстве.

Плюсы и минусы

А теперь разберемся с преимуществами и недостатками применения нейронных сетей в торговле на бирже.

Одним из главных является то, что системы такого рода постоянно обучаются. Появляются новые данные и нейросети учитывают их в процессе анализа.

Второй важный момент – современные системы такого рода могут комбинировать технические и фундаментальные данные. Соответственно, применять подобную методику можно для прогнозирования, к примеру, по системе Прайс экшн и, при этом, исключить влияние фундаментальных факторов на результаты торговли.

Что касается недостатков, они также присутствуют. К ним можно отнести, к примеру, то, что если на входе подавались неверные данные, то и результат будет соответствующим.

Наконец, из доступных сегодня систем, построенных на базе нейронных сетей, большинство показывает точность прогнозов в 50-60%. То есть данные методики пока что не отличаются высокой точностью.

Именно по этой причине многие трейдеры полагают, что нейронные сети вообще не работают и их использование в трейдинге бесперспективно. В некотором плане с ними можно согласиться, так как на современном этапе точность таких прогнозов очень низка. Поэтому смысла в них нет никакого. Но в будущем, ситуация может улучшиться.

В любом случае, применение нейронных сетей никогда не отменит необходимость наличия знаний в области трейдинга. Для того, чтобы обучить такую технологию, необходимо понимать как и зачем, а главное чему обучать искусственный интеллект. Даже если и будут готовые решения, они вряд ли полностью заменят трейдера.

Заключение

В статье мы рассказали о том, что такое нейросети и как они применяются на практике в различных сферах. Как видите, в торговле на биржах нейросети сегодня практически не используются, равно как и в трейдинге на Форекс. Однако в будущем ситуация может кардинально поменяться.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Прогнозирование цен с помощью нейронных сетей

В последние несколько лет мы наблюдаем взрыв интереса к нейронным сетям, которые успешно применяются в самых различных областях — бизнесе, медицине, технике, геологии, физике. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. Такой впечатляющий успех определяется несколькими причинами:

  • Богатые возможности. Нейронные сети — исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. В частности, нейронные сети нелинейны по свой природе. На протяжении многих лет линейное моделирование было основным методом моделирования в большинстве областей, поскольку для него хорошо разработаны процедуры оптимизации. В задачах, где линейная аппроксимация неудовлетворительна, линейные модели работают плохо. Кроме того, нейронные сети справляются с «проклятием размерности«, которое не позволяет моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных
  • Простота в использовании. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики.

Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейро-биологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров.[1]

Предсказание финансовых временных рядов — необходимый элемент любой инвестиционной деятельности. Сама идея инвестиций — вложения денег сейчас с целью получения дохода в будущем — основывается на идее прогнозирования будущего. Соответственно, предсказание финансовых временных рядов лежит в основе деятельности всей индустрии инвестиций — всех бирж и небиржевых систем торговли ценными бумагами.

Известно, что 99% всех сделок — спекулятивные, т.е. направлены не на обслуживание реального товарооборота, а заключены с целью извлечения прибыли по схеме «купил дешевле — продал дороже». Все они основаны на предсказаниях изменения курса участниками сделки. Причем, что немаловажно, предсказания участников каждой сделки противоположны друг другу. Так что объем спекулятивных операций характеризует степень различий в предсказаниях участников рынка, т.е. реально — степень непредсказуемости финансовых временных рядов.

Это важнейшее свойство рыночных временных рядов легло в основу теории «эффективного» рынка, изложенной в диссертации Луи де Башелье (L.Bachelier) в 1900 г. Согласно этой доктрине, инвестор может надеяться лишь на среднюю доходность рынка, оцениваемую с помощью индексов, таких как Dow Jones или S&P500 для Нью-Йоркской биржи. Всякий же спекулятивный доход носит случайный характер и подобен азартной игре на деньги (а что то в этом есть, не находите?). В основе непредсказуемости рыночных кривых лежит та же причина, по которой деньги редко валяются на земле в людных местах: слишком много желающих их поднять.

Теория эффективного рынка не разделяется, вполне естественно, самими участниками рынка (которые как раз и заняты поиском «упавших» денег). Большинство из них уверено, что рыночные временные ряды, несмотря на кажущуюся стохастичность, полны скрытых закономерностей, т.е. в принципе хотя бы частично предсказуемы. Такие скрытые эмпирические закономерности пытался выявить в 30-х годах в серии своих статей основатель волнового анализа Эллиот (R.Elliott).

В 80-х годах неожиданную поддержку эта точка зрения нашла в незадолго до этого появившейся теории динамического хаоса. Эта теория построена на противопоставлении хаотичности и стохастичности (случайности). Хаотические ряды только выглядят случайными, но, как детерминированный динамический процесс, вполне допускают краткосрочное прогнозирование. Область возможных предсказаний ограничена по времени горизонтом прогнозирования, но этого может оказаться достаточно для получения реального дохода от предсказаний (Chorafas, 1994). И тот, кто обладает лучшими математическими методами извлечения закономерностей из зашумленных хаотических рядов, может надеяться на большую норму прибыли — за счет своих менее оснащенных собратьев.


В последнее десятилетие наблюдается устойчивый рост популярности технического анализа — набора эмпирических правил, основанных на различного рода индикаторах поведения рынка. Технический анализ сосредотачивается на индивидуальном поведении данного финансового инструмента, вне его связи с остальными ценными бумагами. Но технический анализ очень субъективен и плохо работает на правом краю графика – именно там, где нужно прогнозировать направление цены. Поэтому все большую популярность приобретает нейросетевой анализ, поскольку в отличие от технического, не предполагает никаких ограничений на характер входной информации. Это могут быть как индикаторы данного временного ряда, так и сведения о поведении других рыночных инструментов. Недаром нейросети активно используют именно институциональные инвесторы (например, крупные пенсионные фонды), работающие с большими портфелями, для которых особенно важны корреляции между различными рынками.

Нейросетевое моделирование в чистом виде базируется лишь на данных, не привлекая никаких априорных соображений. В этом его сила и одновременно — его ахиллесова пята. Имеющихся данных может не хватить для обучения, размерность потенциальных входов может оказаться слишком велика.

Поэтому для хорошего прогноза нужно пользоваться во-первых, очень качественно подготовленными данными, а во-вторых, нейропакетами с большой функциональностью.

Подготовка данных

Для начала работы нужно подготовить данные, от правильности этой работы зависит 80% успеха.

Гуру говорят, что в качестве входов и выходов нейросети не следует выбирать сами значения котировок Ct. Действительно значимыми для предсказаний являются изменения котировок. Поскольку эти изменения, как правило, гораздо меньше по амплитуде, чем сами котировки, между последовательными значениями курсов имеется большая корреляция — наиболее вероятное значение курса в следующий момент равно его предыдущему значению C(t+1)=C(t)+delta(C)=C(t).

Между тем, для повышения качества обучения следует стремиться к статистической независимости входов, то есть к отсутствию подобных корреляций. Поэтому в качестве входных переменных логично выбирать наиболее статистически независимые величины, например, изменения котировок delta(С) или логарифм относительного приращения log(C(t)/C(t+1)).

Последний выбор хорош для длительных временных рядов, когда уже заметно влияние инфляции. В этом случае простые разности в разных частях ряда будут иметь различную амплитуду, т.к. фактически измеряются в различных единицах. Напротив, отношения последовательных котировок не зависят от единиц измерения, и будут одного масштаба несмотря на инфляционное изменение единиц измерения. В итоге, большая стационарность ряда позволит использовать для обучения большую историю и обеспечит лучшее обучение.

Отрицательной чертой погружения в лаговое пространство является ограниченный «кругозор» сети. Технический анализ же, напротив, не фиксирует окно в прошлом, и пользуется подчас весьма далекими значениями ряда. Например, утверждается, что максимальные и минимальные значения ряда даже в относительно далеком прошлом оказывают достаточно сильное воздействие на психологию игроков, и, следовательно, должны быть значимы для предсказания. Недостаточно широкое окно погружения в лаговое пространство не способно предоставить такую информацию, что, естественно, снижает эффективность предсказания. С другой стороны, расширение окна до таких значений, когда захватываются далекие экстремальные значения ряда, повышает размерность сети, что в свою очередь приводит к понижению точности нейросетевого предсказания — уже из-за разрастания размера сети.

Выходом из этой, казалось бы, тупиковой ситуации являются альтернативные способы кодирования прошлого поведения ряда. Интуитивно понятно, что чем дальше в прошлое уходит история ряда, тем меньше деталей его поведения влияет на результат предсказаний. Это обосновано психологией субъективного восприятия прошлого участниками торгов, которые, собственно, и формируют будущее. Следовательно, надо найти такое представление динамики ряда, которое имело бы избирательную точность: чем дальше в прошлое — тем меньше деталей, при сохранении общего вида кривой.

Весьма перспективным инструментом здесь может оказаться вейвлетное разложение (wavelet decomposition). Оно эквивалентно по информативности лаговому погружению, но легче допускает такое сжатие информации, которое описывает прошлое с избирательной точностью.

Выбор программного обеспечения

Для работы с нейросетями предназначено множество специализированных программ, одни из которых являются более-менее универсальными, а другие – узкоспециализированными. Проведем краткий обзор некоторых программ :

1. Matlab – настольная лаборатория для математических вычислений, проектирования электрических схем и моделирования сложных систем. Имеет встроенный язык программирования и весьма богатый инструментарий для нейронных сетей – Anfis Editor (обучение, создание, тренировка и графический интерфейс), командный интерфейс для программного задания сетей, nnTool – для более тонкой конфигурации сети.

Эта статья приведёт Вас к успеху:  БЕЗДЕПОЗИТНЫЙ БОНУС ФОРЕКС БЕЗ ПОПОЛНЕНИЯ

2. Statistica – мощнейшее обеспечение для анализа данных и поиска статистических закономерностей. В данном пакете работа с нейросетями представлена в модуле STATISTICA Neural Networks (сокращенно, ST Neural Networks, нейронно-сетевой пакет фирмы StatSoft), представляющий собой реализацию всего набора нейросетевых методов анализа данных.

3. BrainMaker – предназначен для решения задач, для которых пока не найдены формальные методы и алгоритмы, а входные данные неполны, зашумлены и противоречивы. К таким задачам относятся биржевые и финансовые предсказания, моделирование кризисных ситуаций, распознавание образов и многие другие.

4. NeuroShell Day Trader — нейросетевая система, которая учитывает специфические нужды трейдеров и достаточно легка в использовании. Программа является узкоспециализированной и как раз подходит для торговли, но по своей сути слишком близка к черному ящику.

5. Остальные программы являются менее распространенными.

Для первичной работы вполне подойдет Matlab, в нем и будем пытаться определить степень пригодности нейросетей для прогнозирования рынка Forex.

Ознакомиться с комплексом MatLab можно в википедии https://ru.wikipedia.org/wiki/MATLAB

Много материалов по программе предоставлено на сайте http://matlab.exponenta.ru/

Эксперимент

Подготовка данных

Данные очень удобно можно получить стандартными средствами MetaTrader:

Сервис -> Архив котировок -> Экспорт

В результате получаем файл в формате *.csv, который является первичным сырьем для подготовки данных. Для преобразования полученного файла в удобный для работы файл *.xls нужно произветси импорт данных из файла *.csv. Для этого в excel нужно произвести следующие махинации:

Данные -> Импорт внешних данных -> Импортировать данные и указать подготовленный первичный файл. В мастере импорта все необходимые действия выполняются в 3 шага:

На 3 шаге необходимо поменять разделитель целой и дробной части на точку, делается это при нажатии кнопки Подробнее…

Для того чтобы данные были восприняты как цифры, а не как строки, нужно поменять разделитель целой и дробной части на точку:

Сервис -> Параметры -> Международные -> Разделитель целой и дробной части.

На скриншотах показан пример сохранения цен открытия и закрытия, остальные данные пока не нужны.

Теперь данные надо преобразовать в соответствии с тем, что и как мы хотим прогнозировать. Составим прогноз цены закрытия будущего дня по четырем предыдущим (данные идут в пяти столбцах, цены в хронологическом порядке).

Нейронные сети в трейдинге на Форекс

В данном материале мы расскажем про нейронные сети в трейдинге, их плюсы и минусы, а также затронем тему их применения на рынке Форекс.

Не так давно в форекс-экспертах начали применять нейронные сети. Их можно считать последним нововведением, которое было сделано участниками трейдинга.

Вообще термин нейронные сети – был позаимствован из области искусственного интеллекта. С технической точки зрения это понятие означает имитацию механизмов работы человеческого мозга. Главной особенностью является то, что нейронные сети в трейдинге имеют навык обучения на основании того, что уже было сделано.

Суть нейронных сетей

Применение нейронных сетей на рынке Форекс даёт возможность изъять из нескольких потоков данных один результат.

Перед тем, как осуществлять применение нейронных сетей в трейдинге, сначала их нужно обучить находить и корректировать паттерны. Отметим, что процесс обучения, а также тестирование – достаточно ёмкий процесс. Но в будущем эта сеть сможет эффективно прогнозировать тенденцию, отталкиваясь от полученных навыков. То есть, сеть будет постоянно сравнивать новые данные с уже имеющимися в её базе. По результатам этого сопоставления будет делаться прогноз.

В качестве обучения (тренировки) нейронные сети Форекс применяют в анализе сразу два вида данных: для обучения и тестирования.

Преимущества нейронных сетей

Существенным плюсом нейросетей является тот факт, что обучение у них происходит на постоянной основе за счёт новых данных и уже имеющихся прогнозов.

Отметим, что нейросети в дополнение ко всему умеют комбинировать технические и фундаментальные данные, что позволяет их оптимально применять.

Таким образом, нейронные сети Форекс обладают определёнными навыками, позволяющими определять на рынке неучтённые паттерны Price Action и применять их в составлении прогнозных данных, добиваясь максимально точного результата.

Недостатки нейронных сетей

На выходе нейросети могут предоставлять такую же информацию, которую они получают на входе. Недостаток также кроется в применении интеллекта без человеческих эмоций. Ведь на рынке могут происходить высокая волатильность по тем или иным валютным парам, что вызвано внезапным эмоциональным фактором.

Кстати, в наше время написано много автоматических торговых роботов, которые в своей работе применяют нейронные сети Форекс. Вместе с тем, их не стоит считать Граалем, которые все так ищут и не могут найти. Есть основное правило, без которого применение нейронных сетей в трейдинге будет не эффективным. Постоянно нужно заниматься обучением системы, тестировать её и проводить должную оптимизацию советника. Только так можно достичь успеха.

Нейронные сети не работают?

Существует определённая категория трейдеров Форекс, которые убеждены, что нейросети попросту не работают.

Нейронные сети уже давно успешно применяются во всех сферах деятельности человека. Также её используют для прогнозирования.

Что мешает дать точный прогноз по акциям и валютам, если суждение будет верным, что история повторяется. Таким образом, стоит показать нейронной сети исторические данные, и она сможет прогнозировать движение активов, беря за основу данные с истории.

Однако на практике нейронная сеть прогнозирует с точностью не более 50-60%. Иными словами, это как угадывать цифры с одного до двух.

То есть, как только будет найден паттерн на рынке, то его отработка может быт такой же, как это было ранее, а может отработаться совсем по-другому. Нейронные сети в трейдинге без преувеличения можно отнести к методам технического анализа, поскольку они ищут закономерности на определённом временном промежутке, отталкиваясь от исторических данных.

Заключение

Сегодня на рынке Форекс можно найти специальные платформы, в основе которых заложена нейронные сети Форекс и технология, позволяющая обучать её по конкретной торговой системе, чтобы в дальнейшем прогнозировать движение активов на рынке. Что касается актуальности применения таких интеллектуальных помощников, то использовать их нужно. Однако, как в случае с торговыми советниками, везде нужен контроль их деятельности. Ведь машина — это не человек и думать она всё-таки не умеет.

Отметим, что новичкам в трейдинге лезть в нейронные сети Форекс не имеет смысла. Главное самим научиться прибыльно торговать, и после определённого результата пробовать создавать нейросеть.

Все самое лучшее от Академии
только нашим подписчикам

Нейронные сети их сильные и слабые стороны при использовании в форекс экспертах

Вся правда об использовании нейронных сетей в торговых роботах: их суть, преимущества и недостатки использования нейронных сетей на Форекс.

Последним ноу-хау в сфере форекс экспертов является использование нейронных сетей. Этот термин был заимствован из систем искусственного интеллекта. Технически, нейронные сети, попросту говоря, имитируют механизмы работы мозга человека. Главная характерность таких систем – способность к обучению на основе результатов своих действий.

Суть и преимущества нейронных сетей

Использование нейронных сетей в форекс экспертах позволяет осуществлять прием нескольких потоков информации и на выходе получать один результат.


Прежде чем использовать нейронную сеть при форекс прогнозировании, нужно ее обучить нахождению и корректировке паттернов. Процесс обучения и тестирования является довольно времяемким, но обеспечивает возможность нейронной сети прогнозировать будущую ситуацию на основе данных ретроспективы. При возникновении пар данных на входе и на выходе нейронная сеть обучается выявленным зависимостям и применению этой зависимости к вновь поступившим данным. Таким образом, сеть сопоставляет полученный результат со своим прогнозом и может осуществить возврат для настроек значимости определенных зависимостей до тех пор, пока не получит правильные выводы.

Для «тренировки» нейронной сети используются два разных набора данных: набор для обучения и набор для тестирования. Преимуществом нейросетей является то, что процесс обучения в них идет постоянно, путем сопоставления своих прогнозов с поступающими данными. Дополнительно к этому нейронные сети комбинируют фундаментальные и технические данные для их оптимального использования. Сети обладают достаточной собственной мощностью для выявления неучтенных паттернов и их дальнейшего применения в прогнозировании для достижения максимально точного выходного результата.

Недостатки нейросетей

К сожалению, преимущества нейронных сетей при прогнозировании в форекс трейдинге в то же время могут быть и их недостатками. Выходящая информация имеет то же качество, что и поступающая. Нейронная сеть может обнаружить паттерн из разных типов информации даже при отсутствии каких-либо взаимосвязей. Способность применять интеллект без оглядки на эмоции – основное достоинство машины перед человеком – одновременно является и недостатком нейронной сети, поскольку при повышенной волатильности на рынке сеть не может присвоить вес внезапно возникшему эмоциональному фактору.

В настоящее время существует множество форекс роботов, чья работа основана на использовании нейронных сетей. Тем не менее, они не являются Граалем, поиском которого занимается уже не одно поколение форекс трейдеров. Важно всегда помнить главное правило форекс трейдинга при использовании нейронных сетей – всегда занимайтесь обучением системы, ее тестированием и оптимизацией, и успех не заставит себя ждать.

Нейросети в торговле

Замечаю сильную тенденцию развития искусственных нейронных сетей (ANN — Artificial neural network). Недавно был большой бум открытия различных структур и способов их построения и обучения. (Сверточные, реккурентные и пр.)

«Ну и че?» — Спросите вы.

А то что открылись новые двери для человечества — распознавание, классификация, нахождение любых закономерностей путем мат. оптимизации, причем на это открытие обращают кратно меньше внимания чем блокчейну, хотя потенциал окупаемости развития этой ветви технологий наоборот — кратно больше блокчейна.

«Ну и че?» — Снова спросите вы.

Конкретно для нас с вами:
1) Роботы и алгоритмы нового уровня способные не просто торговать на высоких скоростях по фиксированным алгоритмам, а еще и обучаться с различной скоростью и дисперсией на меняющемся рынке кратно быстрее любого человека. Рынки станут еще более сложным организмом чем являются сейчас.
2) Предугадывание поведенческих и психологических паттернов — если сейчас маркетинговые системы на ANN могут по вашим действиям в интернете понять и предугадать ваши покупки\поездки\подарки\работу в настоящем и близком будущем, то через несколько лет возможно будет загнать совокупность новостных лент\графиков\котировок в нейросеть и обучить на прибыльную торговлю.
3) Возможность появления нового «Бума» схожего с «.com» и криптовалютами. В ходе которого появится несколько гигантов которые будут продавать, джина в бутылке как сейчас смартфоны — летающего\плавающего\ездящего\прямоходящего робота способного подстроиться именно под Вас и выполнять любые Ваши прихоти (подай пиво, перенеси диван, забери малого со школы, купи билеты на отпуск в Крым , запри дверь и включи с*кс режим) единственным ограничением которого будет стоимость Вашей подписки.
4) Появление нейроинтерфейсов которые заменят аналоговое управление комьютером и другой электроникой, что вкупе с технологией виртуальной реальности даст возможность почти буквально «Жить в интернете» не двигая ни одной мышцой своего тела. (привет матрица)

Короче много чего изменится. Одна проблема на мой взгляд — нет дешевых и маленьких генераторов\аккумуляторов. Как только появятся готовьтесь к взрыву потребительского спроса на высокие технологии.

На десерт можете погуглить:
Convolutional neural network,
Reccurent neural network,
Deep machine learning.

Технологии фондового рынка: 10 заблуждений о нейронных сетях

Нейронные сети – один из самых популярных классов алгоритмов для машинного обучения. В финансовом анализе они чаще всего применяются для прогнозирования, создания собственных индикаторов, алгоритмического трейдинга и моделирования рисков. Несмотря на все это, репутация у нейронных сетей подпорчена, поскольку результаты их применения можно назвать нестабильными.

Количественный аналитик хедж-фонда NMRQL Стюарт Рид в статье на сайте TuringFinance попытался объяснить, что это означает, и доказать, что все проблемы кроются в неадекватном понимании того, как такие системы работают. Мы представляем вашему вниманию адаптированный перевод его статьи.

1. Нейронная сеть – это не модель человеческого мозга

Человеческий мозг – одна из самых больших загадок, над которой бьются ученые не одно столетие. До сих пор нет единого понимания, как все это функционирует. Есть две основные теории: теория о «клетке бабушки» и теория дистрибутивного представительства. Первая утверждает, что отдельные нейроны имеют высокую информационную вместимость и способны формировать сложные концепты. Например, образ вашей бабушки или Дженнифер Энистон. Вторая говорит о том, что нейроны намного проще в своем устройстве и представляют комплексные объекты лишь в группе. Искусственную нейронную сеть можно в общих чертах представить как развитие идей второй модели.

Огромная разница ИНС от человеческого мозга, помимо очевидной сложности самих нейронов, в размерах и организации. Нейронов и синапсов в мозгу несоизмеримо больше, они самостоятельно организуются и способны к адаптации. ИНС конструируют как архитектуру. Ни о какой самоорганизации в обычном понимании не может быть речи.

Что из этого следует? ИНС создаются по архетипу человеческого мозга в том же смысле, как олимпийский стадион в Пекине был собран по модели птичьего гнезда. Это ведь не означает, что стадион – это гнездо. Это значит, что в нем есть некоторые элементы его конструкции. Лучше говорить о сходстве, а не совпадении структуры и дизайна.

Нейронные сети, скорее, имеют отношение к статистическим методам – соответствия кривой и регрессии. В контексте количественных методов в финансовой сфере заявка на то, что нечто работает по принципам человеческого мозга, может ввести в заблуждение. А в неподготовленных умах вызвать страх угрозы вторжения роботов и прочую фантастику.

Пример кривой, также известной как функция приближения. Нейронные сети очень часто используют для аппроксимации сложных математических функций

2. Нейронная сеть – не упрощенная форма статистики

Нейронные сети состоят из слоев соединенных между собой узлов. Отдельные узлы называются перцептронами и напоминают множественную линейную регрессию. Разница в том, что перцептроны упаковывают сигнал, произведенный множественной линейной регрессией, в функцию активации, которая может быть как линейной, так и нелинейной. В системе со множеством слоев перцептронов (MLP) перцептроны организованы в слои, которые в свою очередь соединены друг с другом. Есть три типа слоев: слои входных данных и выходных сигналов, скрытые слои. Первый слой получает паттерны входных данных, второй может поддерживать список классификации или сигналы вывода в соответствии со схемой. Скрытые слои регулируют веса входных данных, пока риски ошибки не сводятся к минимуму.

Картирование инпутов/аутпутов

Перцепторы получают векторы входных данных — z=(z1,z2,…,zn) из n атрибутов. Вектор называется входным паттерном (input pattern). Вес такого «инпута» определяется весом вектора, принадлежащего к этому перцептрону — v=(v1,v2,…,vn). В контексте множественной линейной регрессии это можно представить как коэффициент регрессии. Сигнал перцептрона в сети, net, обычно складывается из входного паттерна и его веса.

Сигнал минус смещение θ затем преобразуется в некую активационную функцию. Обычно это монотонно возрастающая функция с границами (0,1) или (-1,1). Некоторые наиболее популярные функции представлены на картинке:

Простейшая нейронная сеть – так, которая имеет лишь один нейрон, картирующий входные сигналы в выходные.

Создание слоев

Как видно из рисунка, перцептроны организованы в слои. Первый слой, который позже получит название входного, получает паттерн p в процессе обучения – Pt. Последний слой привязан к ожидаемым выходным сигналам для этих паттернов. Паттерны могут быть величинами разных технических индикаторов, а потенциальные выходные сигналы могут быть категориями .

Скрытый слой – тот, который получает инпуты и аутпуты от другого слоя и формирует аутпуты для следующего. По одной из версий, скрытые слои извлекают выступающие элементы из входящих данных, которые имеют значение для предсказания результата. В статистике такая техника зовется первичным компонентным анализом.

Глубокая нейронная сеть имеет большое количество скрытых слоев и способна извлекать больше подходящих элементов данных. Недавно их с успехом использовали для решения проблем распознавания образов.

В задачах трейдинга при использовании глубоких сетей есть одна проблема: данные на входе уже подготовлены и может быть сразу несколько элементов, которые необходимо извлечь.

Правила обучения

Задача нейронной сети минимизировать степень ошибки ϵ. Обычно этот показатель рассчитывается как сумма квадратов ошибок. Хотя такой вариант может быть чувствителен к постороннему шуму.

Для наших целей мы можем использовать алгоритм оптимизации, чтобы приспособить показатели веса к сети. Чаще всего для обучения сети применяют алгоритм градиентного спуска. Он работает через калькуляцию частичных дериватов ошибок с учетом их веса для каждого слоя и затем двигается в обратном направлении по уклону. Минимизируя ошибку, мы увеличиваем производительность сети в выборке.

Математически это правило обновления можно выразить в следующей формуле:

, где
, где

η – частота обучения, отвечающая за то, как быстро или медленно сеть конвергируется. Выбор частоты обучения имеет серьезные последствия в плане производительности нейронной сети. Маленькое значение приведет к медленной конвергенции, большое может привести к отклонениям в обучении.

Итак, нейронная сеть – это не есть упрощенная форма статистики для ленивых аналитиков. Это некая выдержка серьезных статистических методов, применяемых уже сотни лет.

3. Нейронная сеть может быть исполнена в разной архитектуре

До этого момента мы рассуждали о самой примитивной архитектуре нейронной сети – системе многоуровневых перцептронов. Есть еще множество вариантов, от которых зависит производительность. Современные достижения в изучении машинного обучения связаны не только с тем, как работают оптимизационные алгоритмы, но как они взаимодействуют с перцептронами. Автор предлагает рассмотреть наиболее интересные, с его точки зрения, модели.

Рекуррентная нейронная сеть: у нее некоторые или все соединения отыгрывают назад. По сути, это принцип технологии Feed Back Loop (уведомление провайдера сервису рассылки при наборе критического числа жалоб на спам). Считается, что такая сеть лучше работает на серийных данных. Если так, то этот вариант вполне уместен в отношении финансовых рынков. Для более подробного ознакомления нам предлагают почитать вот эту статью.

На диаграмме изображены три популярных архитектуры нейронных сетей

Последний из придуманных вариантов архитектуры рекуррентной нейронной сети – нейронная машина Тьюринга. Она объединяет архитектуру стандартной сети с памятью.

Нейронная сеть Больцмана – одна из первых полностью связанных нейронных сетей. Она одной из первых была способна обучаться внутренним представлениям и решать сложные задачи по комбинаторике. Про нее говорят, что это версия Монте-Карло рекуррентной нейронной сети Хопфилда. Ее сложнее обучать, но если поставлены ограничения, то она эффективней традиционной сети. Самое распространенное ограничение в отношении сети Больцмана – запрет на соединения между скрытыми нейронами. Собственно, еще один вариант архитектуры.

Глубокая нейронная сеть – сеть со множеством скрытых слоев. Такие сети стали крайне популярны в последние годы, из-за их способности с блеском решать проблемы по распознаванию голоса и изображения. Число архитектур в данном варианте растет небывалыми темпами. Самые популярные: глубокие сети доверия, сверточные нейронные сети, автокодировщики стэка и прочее. Самая главная проблема с глубокими сетями, особенно в случае с финансовым анализом, — переобучение.

Адаптивная нейронная сеть одновременно адаптирует и оптимизирует архитектуру в процессе обучения. Она может наращивать архитектуру (добавлять нейроны) или сжимать ее, убирая ненужные скрытые нейроны. По мнению автора, эта сеть лучше всего подходит для работы на финансовых рынках, потому что сами эти рынки не стационарны. То есть сеть способна подстраиваться под динамику рынка. Все, что было здорово вчера, не факт, что будет оптимально работать завтра.

Два типа адаптивных нейронных сетей: каскадная и самоорганизующаяся карта

Радиально-базисная сеть – не то чтобы отдельный тип архитектуры в плане размещения соединений и перцептронов. Здесь в качестве активирующей функции используется радиально-базисная функция, чьи аутпуты зависят от расстояния от конкретной точки. Самое распространенное применение этой функции – гауссовское распределение. Она также используется как ядро в векторной машине поддержки.

Проще всего – попробовать несколько вариантов на практике и выбрать наиболее подходящий под конкретные задачи.

4. Размер имеет значение, но больше – не всегда значит лучше

После выбора архитектуры возникает вопрос, насколько большой или насколько небольшой должна быть нейронная сеть? Сколько должно быть «инпутов»? Сколько нужно использовать скрытых нейронов? Скрытых слоев (в случае с глубокой сетью)? Сколько «аутпутов» нужно нейронам? Если мы промахнемся с размером, сеть может пострадать от переобучения или недообучения. То есть не будет способна грамотно обобщать.

Сколько и какие инпуты нужно использовать?

Число входных сигналов зависит от решаемой проблемы, количества и качества доступной информации и, возможно, некоторой доли креатива. Выходные сигналы – это простые переменные, на которые мы возлагаем некие предсказательные способности. Если входные данные к проблеме не ясны, можно определять переменные для включения через систематический поиск корреляций и кросс-корреляций между потенциальными независимыми переменными и зависимыми переменными. Этот подход детально рассматривается в этой статье.

Эта статья приведёт Вас к успеху:  ПРАВИЛА ПАТТЕРНА ФОРЕКС

С использованием корреляций есть две основные проблемы. Во-первых, если вы используете метрику линейной корреляции, вы можете непреднамеренно исключить нужные переменные. Во-вторых, две относительно не коррелированных переменных могут быть потенциально объединены для получения одной хорошо коррелированной переменной. Когда вы смотрите на переменные изолировано, вы можете упустить эту возможность. Здесь можно использовать основной компонентный анализ для извлечения полезный векторов в качестве входных сигналов.

Другая проблема при выборе переменных – мультиколлинеарность. Это когда две или более переменных, загруженных в модель, имеют высокую корреляцию. В контексте регрессивных моделей это может вызвать хаотичные изменения регрессивного коэффициента в ответ на незначительные изменения в модели или в данных. Учитывая то, что нейронные сети и регрессионные модели схожи, можно предположить, что та же проблема распространяется на нейронные сети.

Еще один момент связан с тем, что за выбранные переменные принимают пропущенные отклонения в переменных. Они появляются, когда модель уже сформирована, а за бортом осталась парочка важных каузальных переменных. Отклонения проявляют себя, когда модель получает неверное возмещение отсутствующим переменным через переоценку или недооценку других переменных.

Сколько необходимо скрытых нейронов?

Оптимальное число скрытых элементов – специфическая проблема, решаемая опытным путем. Но общее правило: чем больше скрытых нейронов – тем выше риск переобучения. В этом случае система не изучает возможности данных, а как бы запоминает сами паттерны и любой содержащийся в них шум. Такая сеть отлично работает на выборке и плохо за пределами выборки. Как можно избежать переобучения? Есть два популярных метода: ранняя остановка и регуляризация. Автор предпочитает свой, связанный с глобальным поиском.

Ранняя остановка предполагает разделение процесса обучения на этапы самого обучения и валидации результатов. Вместо того чтобы обучать сеть на ограниченном числе итераций, вы обучаете ее пока производительность сети на этапе подтверждения не начинает падать. По-существу, это не дает сети использовать все доступные параметры и ограничивает способности к простому запоминанию паттернов. Ниже показаны две возможные точки остановки:


Еще одна картинка показывает производительность и степень переобучение сети при остановке в этих точках a и b:

Регуляризация штрафует нейронную сеть за использования усложненной архитектуры. Сложность в данном случае измеряется размером и весом сети. Она устанавливается через добавление интервала к функции ошибки, который привязан к весу и размеру. Это то же самое, что добавление приоритета, который заставляет поверить нейронную сеть функцию на однородность.

n- это число нагрузок (весов) в нейронной сети. Параметры α и β контролируют уровень, после которого наступает недообучение или переобучение сети. Подходящие значения для них можно подобрать через Байесовский анализ и оптимизацию.

Другая техника, довольно дорогостоящая в плане вычислений, — глобальный поиск. Здесь алгоритм поиска используется для дифференциации архитектуры сети и нахождения ее оптимального варианта. Обычно для этого берут алгоритм генерации, о котором будет сказано ниже.

Что такое «аутпуты»?

Нейронную сеть можно использовать для регрессии или классификации. В первой модели мы работаем с единичным значением на выходе. То есть нужен всего один нейрон выхода. Во второй модели нейрон выхода нужен для каждого класса, к которому может принадлежать паттерн, в отдельности. Если классы не известны – используются самоорганизующиеся карты.

Подытожим эту часть рассказа. Лучший подход для определения размера сети – следовать принципу Оккама. То есть для двух моделей с одинаковой производительностью, модель с меньшим количеством параметров будет генерализировать успешней. Это не значит, что нужно обязательно выбирать простую модель в целях повысить производительность. Верно обратное утверждение: множество скрытых нейронов и слоев не гарантирует превосходство. Слишком много внимание сегодня уделяется большим сетям, и слишком мало самим принципам их разработки. Больше – не всегда лучше.

5. К нейронной сети применимо множество обучающих алгоритмов

Обучающий алгоритм призван оптимизировать вес нейронной сети, пока не наткнется на некое условие остановки. Это может быть связано с появлением ошибки в тренировочном сете на приемлемом уровне точности (например, когда работа сети на этапе валидации начинает ухудшаться). Это может быть точка, когда израсходован некий вычислительный бюджет сети. Самый популярный вариант алгоритма – метод обратного распространения с использованием градиентного стохастического спуска. Обратное распространение состоит из двух шагов:

  • Прямое прохождение: обучающие данные проходят через сеть, записывается выходной сигнал и подсчитываются ошибки.
  • Обратное распространение: сигнал ошибки протаскивается обратно через сеть, вес сети оптимизируется с использованием градиентного спуска.

С этим подходом может возникнуть несколько проблем. Подгонка всех весов одновременно может привести к чрезмерному перемещению сети в весовом пространстве. Алгоритм градиентного спуска довольно медленный и восприимчив к локальному минимуму. Локальный минимум – специфическая проблема для определенных нейронных сетей. Первая проблема решаема через использования разных вариантов градиентного спуска: (QuickProp), Nesterov’s Accelerated Momentum (NAG), Adaptive Gradient Algorithm (AdaGrad), Resilient Propagation (RProp) или Root Mean Squared Propagation (RMSProp).

Но все эти алгоритмы не могут преодолеть локальный минимум, и менее полезны, когда пытаются одновременно оптимизировать архитектуру и нагрузку сети. Нужен алгоритм глобальной оптимизации. Это может быть метод роя частиц (Particle Swarm Optimization) или генетический алгоритм. Вот, как это работает.

Векторное представление нейронной сети кодирует нейронную сеть по вектору нагрузки, каждый из векторов представляет вес соединения в сети. Мы можем обучать сеть, используя мета-эвристический поисковой алгоритм. На слишком больших сетях метод работает плохо, потому что сами векторы становятся слишком большими.

На диаграмме показано, как нейронная сеть может быть представлена в векторной нотации

Метод роя частиц обучает сеть через построение популяции/роя. Каждая нейронная сеть здесь представлена как вектор нагрузки и скорректирована по отношению к позиции глобальной лучшей частицы и ее собственной лучшей позиции.

Эта функция приспособления просчитывается как сумма квадратов ошибок реконструированной нейронной сети после завершения одного прямого прохождения. Выгоду получаем на оптимизации скорости обновления весов связей. Если весы будут регулироваться слишком быстро, сумма квадратов ошибок стагнирует, обучение не происходит.

Генетический алгоритм строит популяцию вектора, представляющего нейронную сеть. Далее с ней проводятся три последовательные операции для улучшения работы сети:

  • Выборка: после каждого прямого прохождения подсчитывается сумма квадратов ошибок, популяция нейронной сети ранжируется. Верхний процент популяции выбирается для выживания и используется для кроссовера.
  • Кроссовер: верхний x% генов популяции соревнуется между собой, получаем некое новое потомство, каждое потомство представляет, по сути, новую нейронную сеть.
  • Мутация: этот оператор требует поддержки генетического разнообразия в популяции, небольшой процент ее отбирается для прохождения мутации, то есть некоторые весы сети будут регулироваться случайно.

6. Нейронным сетям не всегда нужен большой объем данных

Нейронные сети могут использовать три основных обучающих стратегии: контролируемое обучение, неконтролируемое и усиленное обучение. Для первой, нужны, по крайней мере, два обучающих сета данных. Один из них будет состоять из входных с ожидаемыми выходными сигналами, второй с входными без ожидаемых выходных. Оба должны включать маркированные данные, то есть паттерны с изначально неизвестным предназначением.

Неконтролируемая стратегия обычно используется для выявления скрытых структур в немаркированных данных (например, скрытых цепей Маркова). Принцип работы тот же, что и у кластерных алгоритмов. Усиленное обучение основано на простом допущении о наличие выигрышных сетей и помещении их в плохие условия. Два последних варианта не подразумевают использование маркированных данных, поэтому правильный выходной сигнал здесь неизвестен.

Неконтролируемое обучение

Одна из самых популярных архитектур для такого типа сети – самоорганизующаяся карта. По сути, это техника масштабирования в нескольких измерениях, которая конструирует приближение функции плотности вероятности какого-либо основного цикла данных. Z – сохраняет топологическую структуру сета данных, картируя векторы входных сигналов – zi. Она взвешивает векторы — vj, в будущей карте V. Сохранение топологической структуры означает, что, если два вектора стоят близко друг к другу в Z, нейроны, к которым они относятся, также будут расположены в V. Более подробно можно почитать здесь.

Усиленное обучение

Эта стратегия состоит из трех компонентов: установки на то, как нейронная сеть будет принимать решения, используя технические и фундаментальные индикаторы, функции достижения цели, которая отделяет зерна от плевел, и функции значения, нацеленной на перспективу.

7. Нейронную сеть нельзя обучить на любых данных

Одна из главных проблем, почему нейронная сеть может не работать, заключается в том, что нередко данные плохо готовят перед загрузкой в систему. Нормализация, удаление избыточной информации, резко отклоняющихся значений должны проводиться перед началом работы с сетью, чтобы улучшить ее производственные возможности.

Мы знаем, что у нас есть слои перцептронов, соединенных по весу. Каждый перцептрон содержит функцию активации, который, в свою очередь, разделены по рангу. Входные сигналы должны быть масштабированы, исходя из этого ранга, чтобы сеть могла различать входные паттерны. Это предпосылки для нормализации данных.

Резко выделяющиеся значения или намного больше или намного меньше большинства других значений в наборе данных для сета. Такие вещи могут вызвать проблемы в применении статистических методов – регрессии и подгонки кривой. Потому что система постарается приспособить эти значения, производительность ухудшится. Выявить такие значения самостоятельно может быть проблематично. Здесь можно посмотреть инструкцию по техникам работы с резко отклоняющимися значениями.

Внесение двух или более независимых переменных, которые близко коррелируют друг с другом также может вызвать снижение способности к обучению. Удаление избыточных переменных, ко всему прочему, ускоряет время обучения. Для удаления избыточных соединений и перцептронов можно использовать адаптивные нейронные сети.

8. Нейронные сети иногда требуется обучать заново

Даже если вы настроили должным образом нейронную сеть, и она торгует успешно в выборке и за ее пределами, еще не значит, что через некоторое время она не перестанет работать. Дело не в ней, дело в том, как ведет себя финансовый рынок. Финансовые рынки – комплексные адаптивные системы. То, что работает сегодня, может не работать завтра. Эту их характеристику называют нестационарностью или динамической оптимизацией. Нейронные сети пока не умеют с этим справляться.

Динамическая среда финансовых рынков очень сложная штука для моделирования нейронной сетью. Есть два выхода из ситуации: время от времени переобучать сеть или использовать динамическую нейронную сеть. Она призвана отслеживать изменения в среде по времени и приспосабливать их к архитектуре и нагрузке системы. Для решения динамических проблем можно использовать многосторонние мета-эвристические алгоритмы оптимизации. Они будут отслеживать изменения к локальному опыту по времени. Один из вариантов – оптимизация множественного роя, производная от метода роя частиц. Генетические алгоритмы с улучшенной диверсификацией и памятью также могут быть полезны в динамичной среде.

9. Нейронная сеть – это не черный ящик

Сама по себе нейронная сеть – это «черный ящик». Это создает определенные проблемы для людей, которые работают или планируют с ней работать. Например, фондовые управляющие не понимают, как система принимает решения по финансовым операциям. Отсюда получается, что нельзя рассчитать риск трейдинговой стратегии, которой обучилась сеть. Опять же банки, использующие нейронную сеть для просчетов кредитных рисков, не могут верифицировать ее позиции по кредитному рейтингу для тех или иных клиентов. Для этих целей были придуманы алгоритмы извлечения правил работы сети. Знания могут быть вытащены из сети в виде математических формул, символической логики, нечеткой логики, дерева решений.

Математические правила: некоторые алгоритмы позволяют извлекать множественные строки линейной регрессии. Проблема в том, что зачастую они понятны только в контексте работы «черного ящика».

Пропозициональная логика: раздел математической логики, который имеет дело с дискретными значениями переменных. Эти переменные A и B чаще всего имеют значения «верно» — «неверно», но также могут иметь значения дискретного уровня – «покупать, «удерживать», «продавать».

К ним применимы логические операции: OR, AND и XOR. Результаты этих операция называются предикатами, количественные значения которых также можно рассчитать. Между предикатами и пропозициональной логикой есть различие. Если у нас простая нейронная сеть с ценой (P), простым скользящим средним (SMA), экспоненциальным скользящим средним (EMA) в качестве входных сигналов, и мы хотим извлечь тренд стратегии в пропозициональной логике, мы действуем по следующим правилам:

Нечеткая логика (fuzzy logic) – это то место, где встречается вероятность и пропозициональная логика. Последняя имеет дело с абсолютами – «купить», «продать», «верно», «неверно», 0 или 1. Трейдер никак не может подтвердить подлинность этих результатов. Нечеткая логика преодолевает это ограничение, вводя функцию членства, обозначающую принадлежность переменной к определенной области, домену. Например, компания (GOOG) имеет значение 0,7 в домене BUY и 0,3 в домене SELL. Комбинация такой логики и нейронной сети называется нейро-нечеткая система.

Дерево решений показывает, как принимаются решения при загрузке определенной информации. В этой статье можно почитать, как построить анализ безопасности дерева решения, используя генетическое программирование.

Пример простой стратегии онлайн-трейдинга, представленной в виде дерева решений. Треугольники представляют узлы решений (например, BUY, HOLD или SELL для покупки, удержания или продажи акций). Каждый элемент представляет собой пару
. Например, , 25> or .

10. Нейронную сеть создать и применить нетрудно

Если говорить о практике, создать нейронную сеть с нуля довольно проблематично. К счастью, сейчас существуют сотни пакетов с открытым доступом, которые делают работу с нейронными сетями немного проще. Ниже приведен список таких пакетов, которые можно пользовать в количественном анализе в финансовой сфере. Список далеко не полный, инструменты даны в алфавитном порядке.

Caffe
Сайт — http://caffe.berkeleyvision.org/
Репозиторий на GitHub — https://github.com/BVLC/caffe

Encog
Сайт — http://www.heatonresearch.com/encog/
Репозиторий на GitHub — https://github.com/encog

H2O
Сайт — http://h2o.ai/
Репозиторий на GitHub — https://github.com/h2oai

Google TensorFlow
Сайт — http://www.tensorflow.org/
Репозиторий на GitHub — https://github.com/tensorflow/tensorflow

Microsoft Distributed Machine Learning Tookit
Сайт — http://www.dmtk.io/
Репозиторий на GitHub — https://github.com/Microsoft/DMTK

Microsoft Azure Machine Learning
Сайт — https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning
Репозиторий на GitHub — github.com/Azure?utf8=%E2%9C%93&query=MachineLearning

MXNet
Сайт — http://mxnet.readthedocs.org/en/latest/
Репозиторий на GitHub — https://github.com/dmlc/mxnet

Neon
Сайт — http://neon.nervanasys.com/docs/latest/index.html
Репозиторий на GitHub — https://github.com/nervanasystems/neon

Theano
Сайт — http://deeplearning.net/software/theano/
Репозиторий на GitHub — https://github.com/Theano/Theano

Torch
Сайт — http://torch.ch/
Репозиторий на GitHub — https://github.com/torch/torch7

SciKit Learn
Сайт — http://scikit-learn.org/stable/
Репозиторий на GitHub — https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

Заключение

Нейронные сети – это класс мощных алгоритмов машинного обучения. В их основе лежат статистические методы анализа. Вот уже много лет их с успехом применяют к разработке стратегий трейдинга и финансовых моделей. Несмотря на это, у нейронных сетей не очень хорошая репутация, основанная на неудачах практического применения. В большинстве случаев причины неудач лежат в неадекватных конструкторских решениях и общем непонимании того, как они работают. В этой статье автор попытался артикулировать лишь некоторые из самых распространенных заблуждений в надежде, что кому-нибудь эта информация пригодится в реальной практике.

Последняя новинка в мире рынка Форекс – нейронные сети

Не так давно на рынке появились форекс-роботы, в которых используются нейронные сети. Эта новинка быстро привлекла к себе внимание и стала предметом обсуждения и споров.

Разработчики утверждают, что благодаря нейросетям можно значительно увеличить эффективность торговли. Скептики уверены, что это всего лишь модное веяние, не дающее весомых результатов. Так кто же прав?

Сегодня расскажем о том, что такое нейронные сети на Форексе, об их плюсах и минусах и о том, действительно ли они полезны для трейдеров.

Что такое нейронные сети на Форексе

Электронные нейронные сети представляют собой некую аналогию мозга живого существа. Это сбалансированная математическая, программная и аппаратная система, действующая на основе принципов работы нейронной сети внутри человеческого организма.


Главная особенность системы – возможность самообучения. Нейронная сеть способна самостоятельно принимать решения. Она может запоминать и анализировать информацию и вырабатывать на основе этого новую тактику поведения. Робот учится на своих прошлых ошибках и в дальнейшем действует так, чтобы не повторять их.

Нейронные сети, созданные для прогнозирования валютного рынка, анализируют зависимости между полученными данными, формируют сценарии развития событий на основании предыдущих котировок, анализируют положение на рынке и оценивают, как оно может повлиять на выбранную валюту в будущем.

Система может повторно анализировать принятые ранее решения, чтобы оптимизировать взаимосвязь между различными коэффициентами для более точной оценки ситуации.

Важно! Успешное использование нейронных сетей на Форексе возможно лишь в том случае, если предыдущие результаты каким-либо образом влияют на будущие показатели. Именно на этом основан принцип работы нейронных сетей.

Чтобы торговый робот для Форекса стабильно показывал хорошие результаты, его необходимо постоянно загружать работой, иначе система не будет развиваться.

Тренировка нейросетей происходит посредством обучения и тестирования. Нужно постоянно давать программе для анализа разнообразные данные и тестировать полученные решения. Также система способна продолжать самообучение в режиме нон-стоп на основе новых данных с валютного рынка.

Заблуждения о нейронных сетях

Обычно у любой новинки для трейдинга на Форексе сразу появляются ярые сторонники, считающие ее «золотым ключиком», легко открывающим дверцу к беззаботной и прибыльной торговле. Но у любой системы есть и недостатки.

Использование форекс-роботов с нейронными сетями не освобождает трейдера от необходимости самостоятельно думать, изучать рынок и принимать решения. Но в то же время такой робот может стать хорошим помощником и улучшить конечные результаты.

Рассмотрим основные заблуждения о нейронных сетях:

1. «Программа для трейдинга, в которой используются нейронные сети, устроена в точности, как человеческий мозг». Нет, это неправда. Ученые до сих пор не изучили до конца мозг человека, поэтому создать его точную электронную копию сейчас невозможно. Нейронные сети можно назвать лишь приблизительным макетом, функционирующим по тем же принципам, что и человеческий мозг, но в упрощенной форме.

2. «Можно использовать бесконечное число обучающих алгоритмов». Неверно, существуют ограничения. Во время работы программы нередко случаются остановки из-за ошибок внутри тренировочного сета. Это может привести к неточностям в прогнозировании, что в свою очередь ухудшает результаты торговли и может привести к крупным убыткам.

3. «Необязательно вводить большой объем данных». Зависит от ситуации. Для того чтобы программа самообучалась, необходимо минимум два информационных сета. Первый – на основе входных данных с ожидаемыми моделями исходных, второй – только на базе имеющихся сведений. Результат обучения и работы программы напрямую зависит от количества и качества данных, которые в нее вводятся.

4. «Система не нуждается в перенастройке». Это ложное утверждение. Вносить изменения рано или поздно все равно придется. Ведь на валютном рынке иногда происходят неожиданные события, не всегда поддающиеся логическим объяснениям.

5. «Пользоваться нейронной сетью легко». Нет, не легко. Для этого необходимы обширные знания в трейдинге, знание математических формул и навыки программирования. Поэтому пользоваться разработкой смогут лишь продвинутые трейдеры, для новичков она слишком сложна.

Нейросети: работа над ошибками

Нейросети: работа над ошибками

Как-то раньше я уже писал про нейросети Форекс. Та статья называлась Нейросети. Будущее торговли? Недавно опять наткнулся на информацию о нейросетях, поэтому решил развить тему и написать большую и обширную статью, тем более, что мне есть от чего отталкиваться. Нейросети Форекс вот уже на протяжении последних десяти лет активно применяются различными специалистами для финансового анализа. Но что интересно. Казалось бы, технологии дорогостоящие и могут умереть, даже не развившись как следует.

Но на самом деле наблюдается совершенно иная картина. Интерес к нейросетевым технологиям неуклонно растет каждый год. Нейронные сети являются хорошим ориентиром, когда на рынке много шума, неопределенность. Поэтому их, в основном, используют в качестве дополнения к ставшему уже привычным техническому анализу Форекс. А все потому, что тех элементов технического анализа, которые входят в стандартный пакет почти любого трейдера в современных условиях быстро меняющегося рынка, становится недостаточно, так как часто возникает множество противоречивых сигналов.

Поэтому в этой статье мы продолжим рассмотрение нейронных технологий, которые понадобятся в будущем для осуществления анализа валютного рынка.

Нейронные сети в России

На сегодняшний день, несмотря на то, что нейронные сети до сих пор остаются дорогим удовольствием и в плане изучения, и в плане применения в торговле, все равно существует достаточно много нейросетевых программ. Правда, недостатком этих программ является их отдаленность от решения задач финансового анализа. Я долго анализировал опыт применения нейросетевых программ на российском рынке и должен сказать, что не все нейротехнологии способны дать положительный результат. Как правило, хорошо отзываются о нейропакетах Brain Maker, NeuroShell и NeuroScalp.

BrainMaker – это программный комплекс, с которого, собственно, и началась история применения нейронных сетевых программ в России. Это профессиональный пакет, в котором реализованы многочисленные задумки разработчиков в плане создания многослойной нейронной сети. К тому же, данный программный комплекс является универсальным в своем роде, потому что здесь можно настраивать многочисленные параметры нейронных сетей, а также различных вариантов обучения. Правда, за последнее время наблюдается прогресс другой программы TradeStation, которая постепенно вытеснила BrainMaker и теперьо этот пакет, в основном, используется лишь в качестве надстройки TradeStation. Как правило, для проведения анализа в режиме реального времени.

Эта статья приведёт Вас к успеху:  ДОЛГОСРОЧНАЯ ИГРА ФОРЕКС

NeuroShell. Отличительные особенности этой программы заключаются в том, что этот модуль был первым переведенным на русский язык нейросетевым софтом, который ко всему прочему, имел достаточно удобный интерфейс. Все это способствовало тому, что программа завоевала широкую популярность на российском рынке. Сегодня этот софт применяется для решения задач по финансовому анализу. Например, в программу встроен модуль рыночных индикаторов, за счет которого имеется возможность использовать более 20 индикаторов технического анализа в то время, когда вы будете работать с нейросетью. Как правило, весь софт NeuroShell разработан и применяется по модульному принципу. Базовым здесь является модуль классического технического анализа. В этот модуль инсталлируются различные прикладные модули, с помощью которых можно по-разному анализировать финансовые рынки. Сегодня есть различные модули, но основными являются:

— NeuroScalp – «Экспертный модуль». Это модуль, который предназначен для работы с российским рынком акций. В него инсталлированы нейросети специально для трех российских ценных бумаг: РАО Газпром, НК Лукойл и РАО ЕЭС Росиии.

— NeuroScalp «Модуль Статистика» — этот модуль применяется в основном для статистической обработки данных и проведения финансового анализа

— NeuroScalp «Модуль Нейронных сетей» — это специальный эмулятор, который имитирует многослойные нейронные сети за счет применения в своей работе генетических алгоритмов

— NeuroScalp «Модуль Карты Ко-хонена» — как видно из названия, данный модуль основан на реализации карты Кохонена в некоторых приложениях к валютному рынку

NeuroScalp. Это модуль, имеющий удобный и понятный интерфейс и который предлагает своим пользователям большое количество методов, которые могут потребоваться для реализации всевозможных идей пользователя. Так как данный пакет более функциональный, чем предыдущие, то в последующем для иллюстрации примеров я буду использовать именно его. Конечно, как и все новое, нейросети обратили на себя внимание большинства трейдеров и аналитиков валютного рынка Форекс. Но понятно, что массовое использование этой технологии все равно не дало возможности избежать типовых ошибок и различных «подводных камней».

Что я хочу дать понять в этой статье? Моей целью здесь является дать возможность нашим читателям понять все существующие методы работы с нейронными сетями. Понятно, что я не смогу рассказать обо всех мелких деталях. За этим вам лучше обратиться в многочисленные книги, либо записаться на тематические семинары по теории и практике нейронных сетей. Кроме того, я постараюсь показать те ошибки, которые наиболее часто встречаются в практике использования нейронных сетей. Я очень надеюсь, что эта информация будет полезна нашим читателям, независимо от того, к какой категории трейдеров они относятся: новички или профессионалы. Также я поэтапно рассмотрю все этапы существования нейросети, начиная от момента ее создания и до момента внедрения в торговлю. Причем на каждом этапе использования нейронных сетей мы будем анализировать типичные ошибки, которые возникают при использовании этого инструмента. Кроме этого я постараюсь дать советы и рекомендации, которые помогут вам избежать этих ошибок.

Что умеют делать нейросети Форекс

Прежде всего, как и в любой работе, мы должны определить, что мы именно хотим получить в результате работы с нейросетью. Как правило, классификация задач, которые способны решать нейросети Форекс проводится по дискретным методам (классификация) и непрерывным выходам (предсказания). Но это не все задачи, которые решают нейросети Форекс. Есть и ряд других, не менее важных задач. К таким задачам относят:

— исследовательская деятельность в области определения направления движения цены
— разработка торговых сигналов
— оценка поведения торговых индикаторов
— разработка системы, на основе которой можно было бы определить уровни, на которых должны расставляться стопы
— определение «похожих» дней
— прогноз и работа в области предсказания прихода кризиса

Все эти задачи, но особенно последние достаточно хорошо решаются за счет использования парадигмы нейронной сети – самоорганизующихся карт Кохонена. Думаю, в будущем я еще найду время на изучение подробно этой темы. Когда мне будет что рассказать, то обязательно сделаю отдельную статью на эту тему.

Как мы уже определились, самой главной целью использования нейронных сетей является разработка торговых сигналов. А настроить генерацию этих сигналов – это очень сложная задача. Для этого нужно углубленно изучать рынки и нейросети в частности. Поэтому я не хочу сразу лезть в дебри, а постараюсь научить избегать самых простых ошибок, при выполнении важных задач – прогнозировании цен и индикаторов.

Использовать Close в качестве выхода – это не совсем верно

Всегда, когда нам необходимо выйти из рынка, мы должны комплексно оценить создавшуюся ситуацию. Мы должны уметь делать предварительный анализ и оценивать правильно свои возможности. Для примера можно провести исследования на предмет прогнозирования цен High, Low и Close для определенного рынка, например, рынка акций на день вперед. В результате проведенных исследований был сделан вывод, что цена Close оценивается на будущее самым худшим образом и к тому же имеет наибольшую ошибку. В свою очередь, цены High и Low для различных активов прогнозируются с меняющимся успехом. То, что были сделаны выводы относительно худшего прогнозирования цены Close, обосновывается на мнении, что последние сделки на рынке совершают только крупные операторы. Мелкие торговцы боятся это делать. Следовательно, поведение этой категории участников рынка с трудом будет поддаваться формализации.

В итоге возникает вполне закономерный вопрос: что нам нужно прогнозировать? Относительные или абсолютные значения? Я немного порылся в литературе и вот что нашел на этот счет. Этот пример я нашел в одной из книг. Так вот, допустим, мы прогнозируем цену на актив, текущая стоимость которого составляет порядка $100, а средние дневные колебания составляют примерно 1.5$. Для этого мы будем тренировать две нейросети. Одну из них мы приспособим в качестве выхода абсолютную цену, а другую – ее изменение. Через некоторое время после обучения первая нейронная сеть будет иметь почти стопроцентную точность – 98%, а вторая лишь 60%. Что из этого следует? Только то, что абсолютные значения дают куда лучший результат, чем относительные. Вы поверили? Вы считаете, что это действительно так? А на самом деле ведь это не так. Знаете, почему? Потому что точность 98% при стоимости 100$ составляет $2. А это значительно больше, чем средние дневные колебания исследуемых нами активов. Получается, что фактически прогноз отсутствует. Что касается точности 60%, этот показатель от изменения цены составляет $0,6. Именно этот прогноз и будет нас удовлетворять больше всего.

Как видите, не так все просто, как могло бы показаться на первый взгляд. Поэтому авторы многих книг делают выводы, что не нужно делать упор на абсолютное значение, а нужно, в первую очередь, прогнозировать изменение цены. Поэтому во многих книгах вы найдете призывы автора прогнозировать именно цену. И опять же вопрос вам, уважаемые читатели: как думаете, это правильно? Отвечу: нет, неправильно! Опять же, если верить многочисленным опытам, то лучшие показатели формируются на основе прогнозируемых вариантов выхода.

Лучше использовать две нейросети с одним выходом, чем одну нейросеть Форекс с двумя выходами

Хотелось бы отметить, что для того, чтобы избежать ошибок в будущем, желательно использовать только один выход. Такая особенность определения состоит в том, что когда мы будем обучать нейросеть Форекс, то каждый выход будет пытаться настроить сеть под себя. А это негативно скажется на других выходах. Говоря проще, этот выход будет мешать другим выходам. В общем, если не углубляться в основы, то стоит учесть тот факт, что сеть с двумя выходами идут параллельно друг другу. Что это означает? Лишь то, что нейронная сеть с двумя выходами дает нам сомнительное представление о усредненном параметре, а не High и Low, как изначально мы ожидали. А если говорить про нейросети Форекс для цен Low и High, то они в данном случае независимы и в плане предсказания результатов, достоверных результатов, подходят лучше всего.

Так что же в таком случае подавать на вход?

Не менее важным этапом в подготовке является определение состава входов. И очень интересно, что здесь опять же возникают типичные ошибки, которые одно время старательно культивировались прессой. Дело в том, что многие жили по принципу «вали все на нейросети Форекс, а они сами разберутся, что им нужно, а что нет». Странно, почему многие считали такой подход правильным. Конечно, если говорить объективно, то нейронные сети Форекс умеют отсеивать незначимые входы. Но дело в том, что если «лишних» входов станет очень много, то это негативно скажется на работе всей сети, затруднит ее обучение. А самое главное то, что в результате этого снизится эффективность и достоверность прогноза. Если будет создаваться большое количество «левых» входов, то в результате нейронная сеть Форекс будет работать по принципу «сегодня будет как вчера, а завтра будет как сегодня». Именно по этой причине нужно очень аккуратно подходить к вопросу добавления новых входов.

Кстати, на входы нейросетей не то что можно, а даже нужно преподносить разнообразную информацию. Это могут быть и самые разнообразные события и непрерывную информацию, к числу которой можно отнести цены, индексы, индикаторы. Как правило, главным секретом того, кто использует нейросеть, является состав входов. Эти данные всегда держатся в сети, если они представляют какую-то ценность, разумеется. Но, как правило, наиболее ценными являются индикаторы технического анализа, а также всевозможные фондовые индексы.

Как правило, самой большой проблемой при определении состава входов является возможность определить, сколько нужно «погружаться» для величины временного окна. Именно отсюда вся информация подается на вход нейросети. И какое количество свечей подавать на вход, для того чтобы наиболее качественно обучить нейросеть Форекс? Вопрос не из легких. Ответ на него вы сможете получить лишь в результате собственных экспериментов. Причем, эта величина должна быть адекватной прогнозируемому периоду. Например, если вы планируете прогнозировать развитие ситуации в течение дня, то наиболее правильной глубиной погружения будет временной период в 5-20 дней.

Стоит заметить еще один важный нюанс. Дело в том, что большинство популярных нейропакетов имеют функцию определения чувствительности по входам. Именно эта функция рекомендуется разработчиками нейронных пакетов в качестве универсального способа отсеивания «лишних» входов. Но опять же, здесь нужно учитывать тот момент, что эта функция не является панацеей, и если вы будете использовать ее в автоматическом режиме для определения состава входов, то в данном случае вреда может быть больше, чем пользы. Обусловлена такая особенность тем, что до сих пор не решена проблема определения чувствительности по входам, но не для простых, а для многослойных нейросетей Форекс. А потом решается эта проблема всевозможными эмпирическими способами и алгоритмами. Вот по этой причине мы советуем использовать данную возможность нейросетей Форекс с особой осторожностью, причем, полученные результаты лучше проверять другими, косвенными методами. Например, можно использовать статистические методы. Это как вариант.

Из чего состоят нейросети Форекс. Параметры обучения

Построить архитектуру сети – это опять же тема не одной статьи. Но вообще, нет какой-то универсальной рекомендации, следуя которой, вы смогли бы успешно торговать с применением нейросетей Форекс. Поэтому архитектура сети – это личное. Это те параметры, которые рассчитываются на основе знаний и полученного опыта торговли. Единственное, что я могу сказать по данному поводу – это то, что сеть должна иметь разумные размеры.

Если говорить конкретнее, то такие:

— максимально допустимое число применяемых нейронов 30-40
— максимально допустимое число скрытых слоев 3-4
— в большинстве случаев, объем входных данных должен быть больше, чем количество нейронов

Как правило, многие новички заблуждаются по поводу количества нейронов. Они думают, что чем больше нейронов, тем достовернее будет прогноз нейронной сети Форекс. А это, на самом деле, является ошибкой. Чем больше будет нейросеть Форекс, тем сложнее она будет обучаться. Например, если есть сеть с 50 входами и 20 нейронами, то для такой сети нужно будет оптимизировать в 1000-мерном пространстве. Кроме того, если нейросеть будет чрезмерно большая, то это приведет к тому, что она попадет в локальные, а не глобальные минимумы функции ошибки. Ну, и, соответственно, будут становиться меньше обобщающие свойства сети. То есть, по сути нейросеть Форекс начинает запоминать обучающую выборку. А это, в свою очередь, приведет к существованию штампов. Чтобы избежать запоминания, нужно, чтобы объем данных был достаточно обширным. К примеру, если собираетесь прогнозировать на следующий день рынок акций, то нужно, чтобы выборка была примерно около 200-250 дней.

Готовим данные

Теперь у нас следующий этап. На этом этапе мы будем готовить данные. Но здесь стоит учитывать важный нюанс. Дело в том, что за последние годы динамика валютного рынка претерпела существенные изменения. Прежде всего, на нее повлияло развитие интернета и других средств коммуникаций. Все эти вещи сделали валютный рынок более динамичным. А поэтому возникла необходимость использовать специальные механизмы обучения, которые ориентированы на более свежие данные. Но помимо этого, нужно учитывать еще одну особенность. Дело в том, что те данные, которые мы берем в качестве исходных, не должны противоречить друг другу. Следовательно, чтобы решить эту проблему, нам потребуется увеличить количество входов. Далее, по мере ценообразования рынка и перехода его на новые уровни, нужно подстраиваться под новые данные и переобучать нейросети Форекс на основе новых данных.

Как обучать нейросети Форекс

Как правило, обучить нейросеть Форекс не представляет трудности. Правда, при этом следует учитывать некоторые нюансы. Например, нужно помнить, что обучение нейросети Форекс – это дело не одного дня. Это длительный процесс, который требует постоянного мониторинга и совершенствования нейросети. Кроме этого нужно понимать и еще некоторые вещи. Например, то, что при обучении вам придется столкнуться и с другими трудностями, наподобие того, что придется переучивать нейросеть Форекс. А иногда вы просто можете попасть в локальные минимумы со всеми вытекающими отсюда последствиями. Чтобы процесс обучения шел как можно быстрее, можно использовать следующие способы:

— можно использовать нейроплаты, которые ускоряют процесс обучения нейросетей
— использовать генетические алгоритмы
— использовать различные усовершенствованные методы обучения. Например, пакетную обработку данных, использование вторых производных и т.д.

Как я заметил, в большинстве случаев в процессе обучения и подбора наиболее действенной архитектуры нейросети Форекс используют генетические алгоритмы. Эти элементы на сегодняшний день являются наиболее яркими представителями класса эволюционных методов и, если так разобраться, служат алгоритмом, который помогает находить глобальные экстремумы произвольной функции. Другими словами, алгоритмы представляют собой модель, которая самостоятельно обучается за счет размножения живых организмов за счет элементарного естественного отбора. Когда речь идет об этих алгоритмах, то впору применять такие понятия, как популяция, особь, наследование, а также мутация. Механизм действует так. Сперва выдвигаются самые различные решения. Затем в результате действий наиболее правильные и сильные решения объединяются. А это в свою очередь дает толчок к рождению новых решений, тогда как слабые погибают. Такие методы дают возможность обучать большие нейросети Форекс, игнорируя возможные проблемы локальных минимумов.

По поводу ошибок нейросетей Форекс

Если вы правильно обучаете нейросеть Форекс, то наиболее важные ошибки будут связаны с недостатком входной информации, а также глобальным изменением состояния того объекта, который мы собираемся прогнозировать. Как и в каждом правиле, здесь есть свои исключения. Например, важно понимать, что могут прогнозировать нейросети Форекс, а что нет. По крайней мере, такие события, как отставка премьер-министров, локальные катастрофы, войны, а также многие другие фундаментальные факторы нейросети не смогут спрогнозировать. Но даже в этом случае, нейросети Форекс будут чрезвычайно полезны. Полезны в том, что помогут получить два варианта прогноза – с возможным вариантом развития событий без переломного момента, и с ним. В результате этого у трейдера будут ценовые уровни при различных вариантах развития ситуации. А вот уже на основе этих данных уже будет выбираться отдельные варианты прогнозирования.

Что можно требовать от нейросети Форекс

Наконец, мы подошли к наиболее интересному и ответственному этапу работы с нейросетью – оценкой результатов. Но только в том случае, если мы будем определять, куда движется цена, и если после того, как мы провели весь комплекс обучения нейросетей Форекс, они выдают правильные прогнозы в 60% случаев, оценку их работы можно считать положительной.

Конечно, начинающему трейдеру будет затруднительно натренировать нейросеть Форекс до такого уровня, поэтому поначалу в своей работе желательно ориентироваться на профессионалов. Опытные трейдеры всегда смогут дать правильную оценку и получить за счет этого прибыль. Как правило, когда говорят про качество прогноза, имеют в виду допустимую среднюю ошибку и коэффициент корреляции. Я не раз видел, что в книгах сравнивают нейронные технологии и стандартные статистические методы. Так вот, в одной из книг было показано, что достаточно часто нейросеть показывает очень стабильный и качественный результат, чем те же модели ARMA, TAR и некоторые другие. Но проблема в том, что сравнить технический анализ Форекс и нейронные методы совсем не просто. Можно даже сказать, что практически невозможно. Все дело в том, что нейросети Форекс способны работать с данными, которые по своей сути противоречивы, а также с неполными данными. В результате оценки таких данных нейросети пытаются дать точные прогнозы цен и различных индикаторов за какой-то период времени. Если говорить про технический анализ, то он интерпретирует текущенее состояние цен, ориентируясь на различные априорные модели.

Нейросеть – это оружие в руках профессионала!

В статье много сказано, но если вы не поймете, какова истинная ценность нейронных технологий, то вряд ли сможете успешно применять полученные знания на практике. Самая главная ценность заключается в том, что нейронные технологии дают возможность прогнозировать развитие событий в будущем. Но вопреки мнению, что нейросети Форекс способы давать прогноз с практически 100%-й точностью, это не волшебная палочка, поэтому думать все равно придется. Почему? Да потому что от того, как вы обучите нейросети, зависит качество будущих прогнозов. Поэтому учитесь, думайте и, в конечном итоге, зарабатывайте.

В заключение немного истории о развитии нейронных технологий

Вообще сама идея обработки информации по образу устройства нервной системы родилась достаточно давно. Считается, что более 50 лет назад. Впервые в 1943 году американские ученые Питтс и Маккалох нашли разумное объяснение деятельности головного мозга, а также смогли составить математическую модель нейрона. Они придерживались мнения, что головной мозг (а именно он рассматривался в фокусе нервной системы) состоит из множества простых элементов – нейронов. Все эти элементы связаны единой структурой. Спустя 15 лет в 1958 году Розенблатт продолжил исследования ученых и реализовал их замыслы в электронном устройстве, которое имело название «Марк-1». Это устройство умело распознавать буквы, а также анализировать примеры и учитывать их в будущем.

Технология привлекла к себе внимание военных, которые постепенно поставили ее на поток, в результате чего нейронные технологии получили дальнейший толчок к развитию. Правда, через некоторое время выяснилось, что есть некоторые ограничения, которые имели существующие алгоритмы. Эти ограничения не давали возможности с достаточной долей точности решать некоторые важные задачи. В 1969 г. выяснилось, что эти ограничения невозможно устранить. Именно это открытие привело к тому, что более 20 лет к нейронным технологиям интерес был практически потерян.

И только лишь в начале 80-х годов за счет упорства ученых Хехт-Нильсена и Хопфилда разработки в области нейронных технологий возобновились. Причем, некоторые наработки, которые были достигнуты за счет этого, стали успешно внедряться в практику. Через 5 лет ученые нашли оптимальный способ обучения нейронных сетей. Этот способ получил назание обратного распространения. Кстати, если будете читать зарубежную литературу, то там этот способ известен под названием Back Propagation of Error. Этот алгоритм был сформулирован американскими математиками Хинтоном и Румельхартом.

Добавить комментарий